Script : 00_selection_pop_ope
L’objectif de cette étude est d’évaluer les tendances démographiques des poissons d’eau douce de Bretagne. Ce travail vient en appui à la révision de la liste rouge régionale de 2015.
Dans un premier temps, il s’agit de produire un tableau de bord combinant divers indicateurs simples représentatifs de la dynamique de population des poissons d’eau douce de Bretagne de 1990 à 2023.
Ce script vise à constituer un premier jeu de données regroupant une sélection de stations bretonnes à étudier, tirées de la base nationale ASPE. Ces données serviront ensuite à construire des séries temporelles représentatives des populations de poissons d’eau douce en Bretagne. Elle permettrons ainsi une première évaluation simple et globale des populations de poissons d’eau douce de Bretagne.
Dans un second temps (à partir du script 15), une analyse plus fine de ces dynamiques populationnelles sera effectuée à l’aide d’outils bayésiens développés par Dortel et al., 2022.
# Chargement des packages
library(tidyverse)
library(wesanderson) # Palette de couleur
library(aspe) # Traitement de la base aspe
library(mapview)
library(COGiter)
library(sf)# Chargement des fonctions
source(file = "../R/borner_series.R")# Chargement des données
rdata_tables <- misc_nom_dernier_fichier(
repertoire = "../../../../projets/ASPE/raw_data/rdata",
pattern = "^tables")
load(rdata_tables)# Chargement des palettes de couleur
pal <- wes_palette("AsteroidCity1")
pal2 <- wes_palette("FantasticFox1")
pal3 <- c("#007844", "#92D050", "#0087C1", "#A97B30","#FCEE21", "#00AEEF", "#1D1D1B", "#B9D9EB")Plusieurs paramètres sont définis pour cette étude. Ils peuvent être modifiés en fonction des objectifs et des préférences. Parmi ces paramètres :
La taille du buffer (en mètres) : zone tampon entourant les départements de la Bretagne.
Les réseaux de pêches : sélection des différents réseaux : RCS - Réseau de Contrôle de Surveillance ; RRP - Réseaux de Référence Pérenne ; RHP - Réseau Hydrobiologique Piscicole ; RCA - Réseau de contrôle additionnel ; RCO – Réseau Contrôle opérationnel. Seuls les trois premiers réseaux sont conservés dans cette étude.
Les types de pêches : sélection des différents types de pêche : pêche partielle par point, pêche par ambiance, pêche partielle sur berge, pêche complète à un ou plusieurs passages.
Le nombre minimum d’années composant les séries de pêches.
Le nombre d’années manquantes consécutives maximum sur les séries de pêches.
## Taille du buffer (en mètres)
taille_buffer <- 1000
## Réseaux de pêches
mes_reseaux <- c("RCS – Réseau de Contrôle de Surveillance",
"RRP – Réseau de Référence Pérenne",
"RHP – Réseau Hydrobiologique Piscicole")
## Types de pêches
mes_types_de_peche <- c("Pêche complète à un ou plusieurs passages",
"Pêche partielle par points (grand milieu)",
"Pêche par ambiances",
"Pêche partielle sur berge")
## Nombre minimum d'années des séries de pêches
n_mini_annee <- 9
## Nombre d'années manquantes maximum consécutives sur les série de pêches
n_max_manquant <- 2
## Année de départ de l'étude
annee_depart <- 1990 # Année de départ de l'étude fixée à 1990
## Année de fin de l'étude
annee_fin <- 2023 # Année de fin de l'étude fixée à 2023Il s’agit de créer une passerelle qui permettra de joindre l’ensemble des différentes données retenues pour les futurs analyses. Cette passerelle facilitera l’ajout d’autres tables de données contenant diverses informations sur les stations/opérations/poissons issues de la base ASPE (utilisation de la fonction “mef_ajouter_…” pour ajouter de nouvelles tables à notre jeu de données).
## Création d'une passerelle ----
passerelle <- mef_creer_passerelle()Pour notre étude, nous nous concentrons sur la Bretagne, incluant les départements 22, 29, 35 et 56.
## Sélection de l'aire géographique : choix des départements ----
# Pour notre étude : La Bretagne (22, 29, 35, 56)
mes_depts <- departements_metro_geo %>%
filter (DEP %in% c("22", "29", "35", "56"))# Visualisation de la zone géographique sélectionnée ----
mes_depts %>%
mapview::mapview()Notre étude se concentre sur la Bretagne. Toutes les stations bretonnes sont regroupées dans un jeu de données initial. Ici, il ne s’agit pas de réfléchir à l’échelle des bassins versants, leurs limites n’étant pas toujours évidentes. Un buffer est donc mis en place autour des limites départementales pour considérer les stations aux emplacements ambigus et englober les stations frontalières. La taille du buffer est définie selon l’aire géographique considérée (cf. Paramètres).
## Mise en place d'un buffer ----
buffer <- st_buffer(mes_depts,
taille_buffer) # PARAMETRE# Visualisation de l'aire géographique et du buffer ----
mapview(
list(buffer, mes_depts),
layer.name = c("Bretagne avec un buffer de 1 km", "Bretagne"),
col.regions = list("#0A9F9D", "#FDE725FF")
)Nous souhaitons maintenant observer l’ensemble des stations / points de prélèvements (lieux des opérations de pêches) présents sur cette aire géographique précèdemment sélectionnée. Les points de prélèvements - contenus dans le dataframe pop_depts sont alors représentés au sein de cette aire géographique.
# Visualisation des points de prélèvements présents dans l'aire géographique sélectionnée
pop_depts <- point_prelevement %>%
st_as_sf(coords = c("pop_coordonnees_x",
"pop_coordonnees_y"),
crs = 2154) %>%
geo_attribuer(buffer) %>%
filter(!is.na(DEP))
mapview(
list(buffer, mes_depts),
layer.name = c("Bretagne avec un buffer de 1 km", "Bretagne"),
col.regions = list("#0A9F9D", "#FDE725FF")
) + mapview (pop_depts, shape = 20, color = "darkred", lwd =1)